La sorpresa de Acción de Gracias de una estudiante universitaria se convirtió en una pesadilla cuando fue detenida en el aeropuerto de Boston y deportada a Honduras, un país que no había visto en años. Any Lucía López Belloza, una estudiante de primer año de 19 años en Babson College, simplemente intentaba sorprender a su familia en Texas. En cambio, se vio atrapada en la compleja red de control de inmigración, un sistema cada vez más examinado por su dependencia de algoritmos y la toma de decisiones basada en datos. La administración Trump admitió más tarde que la deportación fue un "error", pero el incidente plantea preguntas críticas sobre el papel de la tecnología en la inmigración y el potencial de sesgo y error.

El caso destaca una creciente preocupación: el uso de la inteligencia artificial en el control de la inmigración. Si bien la IA promete eficiencia y objetividad, su aplicación en situaciones de alto riesgo como la deportación plantea desafíos éticos y prácticos. El Servicio de Inmigración y Control de Aduanas (ICE) utiliza varias herramientas impulsadas por IA para tareas que van desde la identificación de posibles personas que se exceden en la duración de su visa hasta la predicción de qué personas tienen más probabilidades de reincidir. Estas herramientas a menudo se basan en vastos conjuntos de datos, incluidos el historial de viajes, los antecedentes penales y la actividad en las redes sociales.

La historia de López Belloza se desarrolla en este contexto. Después de ser detenida el 20 de noviembre, fue deportada a pesar de una orden judicial de emergencia que instruía al gobierno a mantenerla en los EE. UU. durante al menos 72 horas. Este flagrante desprecio por el debido proceso, agravado por la admisión del error, subraya el potencial del sesgo algorítmico para exacerbar las desigualdades existentes dentro del sistema de inmigración. Incluso con la disculpa, la administración argumentó que el error no debería afectar su caso de inmigración, una postura que a muchos les resulta preocupante.

"El problema con la IA en la inmigración es que a menudo amplifica los sesgos existentes", explica la Dra. Sarah Williams, profesora de ética de datos en el MIT. "Si los datos utilizados para entrenar estos algoritmos reflejan patrones históricos de discriminación, es probable que la IA perpetúe esos patrones. En el contexto de la inmigración, esto puede conducir a la focalización desproporcionada de ciertas comunidades".

Uno de los conceptos clave de la IA en juego aquí es el aprendizaje automático. Los algoritmos se entrenan con grandes conjuntos de datos para identificar patrones y hacer predicciones. Sin embargo, si los datos están sesgados, las predicciones resultantes también estarán sesgadas. Por ejemplo, si un algoritmo se entrena con datos que muestran una correlación entre ciertas nacionalidades y la actividad delictiva, puede señalar injustamente a las personas de esas nacionalidades como de mayor riesgo, independientemente de su comportamiento real.

Las implicaciones para la sociedad son de gran alcance. A medida que la IA se integra más en el control de la inmigración, existe el riesgo de crear un sistema que sea a la vez opaco y discriminatorio. A las personas se les puede negar la entrada o ser deportadas en función de las decisiones tomadas por algoritmos que no pueden comprender ni impugnar. Esta falta de transparencia socava los principios fundamentales del debido proceso y la equidad.

Los desarrollos recientes en la ética de la IA están impulsando una mayor rendición de cuentas y transparencia en la toma de decisiones algorítmicas. Los investigadores están desarrollando técnicas para detectar y mitigar el sesgo en los sistemas de IA, y los responsables políticos están explorando regulaciones para garantizar que la IA se utilice de manera responsable. La Ley de IA de la Unión Europea, por ejemplo, propone reglas estrictas para las aplicaciones de IA de alto riesgo, incluidas las que se utilizan en la aplicación de la ley y la inmigración.

El caso de López Belloza sirve como un crudo recordatorio del costo humano del error algorítmico. Si bien la IA tiene el potencial de mejorar la eficiencia y la precisión en el control de la inmigración, debe implementarse con precaución y supervisión. "Necesitamos asegurarnos de que la IA se utilice para mejorar, no para socavar, la equidad y el debido proceso", argumenta la Dra. Williams. "Eso requiere un compromiso con la transparencia, la rendición de cuentas y la voluntad de abordar el potencial de sesgo". A medida que el uso de la IA en la inmigración continúa expandiéndose, es crucial tener una conversación social más amplia sobre las implicaciones éticas y la necesidad de salvaguardias para proteger los derechos de las personas. El futuro del control de la inmigración depende de nuestra capacidad para aprovechar el poder de la IA de manera responsable y equitativa.